Μέγιστα Ροί για τις Επιχειρήσεις με την Τεχνητή Νοημοσύνη

Όπως έχει συμβεί με πολλές τεχνολογίες πριν από αυτήν, η τεχνητή νοημοσύνη (ΤΝ) ανακηρύσσεται ως η επόμενη μεγάλη καινοτομία που οι επιχειρήσεις πρέπει να χρησιμοποιήσουν. Παρόλο που η υποκείμενη τεχνολογία υπάρχει για δεκαετίες, με τις τελευταίες εκδοχές, η εuforia έχει φτάσει σε πυρετό – ξεπερνώντας την πραγματικότητα της εφαρμογής σε ολόκληρη την επιχείρηση. Ωστόσο, καθώς οι ομάδες IT αντιμετωπίζουν αυξανόμενη πίεση να ανεβούν στο τρένο της ΤΝ, πρέπει να ισορροπήσουν αυτόν τον ενθουσιασμό με την πραγματικότητα του ισολογισμού. Διαφορετικές εφαρμογές απαιτούν διαφορετικά επίπεδα επένδυσης, που σημαίνει ότι πρέπει επίσης να προσφέρουν διαφορετική απόδοση – συχνά σε διαφορετικό χρονοδιάγραμμα.

Η ικανότητα να παραδώσει επιτυχημένα προϊόντα ΤΝ εξαρτάται από πολλούς παράγοντες: συγκεκριμένες στρατηγικές, σχεδιασμό και εκτέλεση που επιλέγουν οι επιχειρηματίες· διαθεσιμότητα εξειδικευμένων πόρων· ταίριασμα στο χάρτη προϊόντων· οργανωτική αποδοχή του κινδύνου· και διαχείριση χρόνου έναντι αναμενόμενου οφέλους (ROI).

Η ισορροπία αυτών των παραγόντων είναι η πρόκληση, αλλά ακολουθώντας αυτά τα τρία βήματα, οι οργανισμοί μπορούν να παραμείνουν στο δρόμο προς το ROI της ΤΝ.

Κατανόηση της Τεχνολογίας

Πολυάριθμες επιχειρήσεις εισέρχονται στον αγώνα της ΤΝ πιστεύοντας ότι είναι πίσω, αλλά δεν κατανοούν πλήρως το γιατί, το πώς ή ακόμη και τι είναι η τεχνολογία. Ως αποτέλεσμα, η πρώτη τους εργασία είναι να διακρίνουν μεταξύ διαφορετικών μορφών ΤΝ, ξεκινώντας από την ακριβή ΤΝ έναντι της γενετικής ΤΝ.

Η ακριβής ΤΝ είναι η χρήση αλγορίθμων μηχανικής μάθησης και βαθιάς μάθησης για τη βελτίωση των αποτελεσμάτων. Επιτρέπει στις επιχειρήσεις να αυτοματοποιούν τις διαδικασίες λήψης αποφάσεων, δημιουργώντας αποδοτικότητα και αυξάνοντας το ROI. Η ακριβής ΤΝ έχει ωριμάσει σε μια καθιερωμένη τεχνολογία για τις επιχειρήσεις που συνεχίζει να βλέπει σημαντική υιοθέτηση και γίνεται ολοένα και πιο κυρίαρχη.

Η γενετική ΤΝ (GenAI) είναι καινούρια και έχει ανέβει στην προεξοχή από τότε που η OpenAI κυκλοφόρησε το ChatGPT στα τέλη του 2022. Αποτελείται από θεμελιώδεις μεγάλους μοντέλους γλωσσών (LLMs) που εκπαιδεύονται με δισεκατομμύρια παραμέτρους για τη δημιουργία νέου σεμαντικού κειμένου, η GenAI προσφέρει σημαντικές ευκαιρίες για επιχειρηματικό αντίκτυπο και λειτουργική αποδοτικότητα, αλλά είναι ακόμη στην αρχή της υιοθέτησής της.

Ένα σημαντικό εμπόδιο είναι ο стандарт για την ποιότητα των δεδομένων, ο οποίος είναι αυξημένος για τις εφαρμογές GenAI, καθώς τα χαμηλής ποιότητας συνόλα δεδομένων μπορούν να εισαγάγουν ζητήματα διαφάνειας και ηθικής.

Η αξιοπιστία των δεδομένων ξεκινά με το σχεδιασμό και την εφαρμογή ροών εργασιών· την εγκατάσταση αγωγών για την εκτέλεση· την αφαίρεση μέσω API· την επιμέλεια και τη δημοκρατία· και την επεξεργασία διαφορετικών τύπων δεδομένων. Αντί για τις προηγούμενες γενιές απαιτήσεων ποιότητας δεδομένων που περιελάμβαναν τα 4Vs (όγκο, ταχύτητα, εγκυρότητα και ποικιλία), η ΤΝ χρειάζεται νέες απαιτήσεις που περιλαμβάνουν τα 4Ps: πρόβλεψη, παραγωγικότητα, ακρίβεια και προσωποποίηση σε κλίμακα.

Πρόβλεψη: Οι αλγόριθμοι ΤΝ επιτρέπουν τη χρήση στατιστικής ανάλυσης για την εύρεση προτύπων στα δεδομένα και την αναγνώριση συμπεριφορών για την πρόβλεψη και την πρόγνωση μελλοντικών γεγονότων με τη συσχετίζοντας ιστορικά δεδομένα και δεδομένα σε πραγματικό χρόνο για λήψη αποφάσεων.

Παραγωγικότητα: Η ΤΝ επιτρέπει την αυτοματοποίηση των επιχειρηματικών διαδικασιών, αυξάνοντας την επιχειρηματική λειτουργική αποδοτικότητα και παραγωγικότητα, μειώνοντας τις επαναλαμβανόμενες εργασίες και απελευθερώνοντας τον χρόνο του προσωπικού για πιο στρατηγικές εργασίες.

Ακρίβεια: Αυτό το μέτρο μετρά τα αποτελέσματα του μοντέλου με τρόπο που οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης μπορούν να παράγουν ακρίβεια μεταξύ του αποδεκτού εύρους που καθορίζεται από τις περιπτώσεις χρήσης. Η ακρίβεια υπολογίζεται επίσης ως ο αριθμός των真的 θετικών διαχωρισμένων με το συνολικό αριθμό των θετικών προβλέψεων.

Προσωποποίηση σε κλίμακα: Αυτό αναφέρεται στη διαδικασία χρήσης αξιόπιστων δεδομένων, όπως ιστορικά αγορών πελατών, ενεργειών στο site, ανάλυσης συναισθήματος για συγκεκριμένα προϊόντα και απαντήσεις σε ερωτηματολόγια. Παρέχει ατομικές εμπειρίες σε διαφορετικές δημογραφικές ομάδες.

Εκτός από την ποιότητα των δεδομένων, οι επιχειρήσεις πρέπει να λάβουν υπόψη πολλούς άλλους παράγοντες – τόσο εσωτερικούς όσο και εξωτερικούς – όταν αξιολογούν την ετοιμότητα της ΤΝ: διακυβέρνηση, συμμόρφωση, επενδύσεις σε cloud, ταλέντο, νέες επιχειρηματικές μοντέλα, διαχείριση κινδύνου και ηγετική δέσμευση.

Οι οργανισμοί πρέπει να αρχίσουν με τη θέσπιση einer οράματος ΤΝ που ταιριάζει με τους στόχους και τις στρατηγικές τους. Η έγκριση από την ηγεσία είναι κρίσιμη, καθώς οι αναπτύξεις ΤΝ απαιτούν σημαντικές αρχικές επενδύσεις. Ο CIO πρέπει να εξηγήσει σαφώς το δρόμο προς το ROI σε ολόκληρη την ηγεσία – μια αληθινή δοκιμή του CIO για την αναβάθμιση της IT από μια ενεργοποιητική λειτουργία σε μια στρατηγική.

Επόμενο, ο οργανισμός πρέπει να ευθυγραμμίσει τους ανθρώπους, τις διαδικασίες και την τεχνολογία. Η ΤΝ απαιτεί νέες δεξιότητες και πιστοποιήσεις, όπως μοντέλα βαθιάς μάθησης και μηχανικής μάθησης, καθώς οι οργανισμοί έχουν παραδοσιακά ενσωματώσει την ΤΝ στις ανθρώπινες ροές εργασιών. Ωστόσο, η GenAI αντιστρέφει τη δυναμική, αλλά οι περισσότερες καλύτερες πρακτικές και οδηγίες για την υπεύθυνη χρήση περιλαμβάνουν ακόμη ένα “ανθρώπινο στο βρόχο” συστατικό για τη διατήρηση ηθικών προτύπων και αξιών.

Μια ανάπτυξη ΤΝ απαιτεί επίσης νέες επιχειρηματικές διαδικασίες για τη διακυβέρνηση και την ποιότητα των δεδομένων, επιτρέποντας στους επιστήμονες δεδομένων που είναι υπεύθυνοι για την παράδοση νέων μοντέλων ΤΝ να λύσουν σύνθετα επιχειρηματικά προβλήματα.

Καθώς νέα προϊόντα ΤΝ σχεδιάζονται, αναπτύσσονται και κατασκευάζονται για παραγωγή, οι επιχειρήσεις πρέπει επίσης να παραμείνουν ενεργές για τις τελευταίες ρυθμιστικές πολιτικές της βιομηχανίας ΤΝ. Ο νόμος της Ευρωπαϊκής Ένωσης για την ΤΝ έχει καθορίσει τις καλύτερες πρακτικές για τη χρήση ΤΝ – και τις συνέπειες για τη μη τήρηση αυτών των πολιτικών. Ως αποτέλεσμα, οι επιχειρήσεις έχουν δημιουργήσει ομάδες για τη δημιουργία, αξιολόγηση και ενημέρωση των προσπαθειών γύρω από τις ρυθμίσεις ΤΝ.

Με τις επιχειρήσεις να γίνονται ολοένα και πιο δεδομενο-κεντρικές, πρέπει να αναπτύξουν θεμελιώδεις στρατηγικές για την προστασία των δεδομένων που τις επιτρέπουν να παρέχουν τις καλύτερες επισημάνσεις μέσω των πλατφορμών αυτοματοποίησης αναλυτικών διαδικασιών. Από εκεί, μπορούν να επιλέξουν τις τεχνολογίες ΤΝ και τις νέες πλατφόρμες που έχουν την περισσότερη λογική για αυτές.

Ορισμός του Επιχειρηματικού Κases

Τελικά, η πραγματική απόδοση της επένδυσης στην ΤΝ απαιτεί την πώληση του οφέλους στους πελάτες, που σημαίνει ότι η ετοιμότητα ΤΝ απαιτεί μια νέα επιχειρηματική στάση, καθώς η τεχνολογία οδηγεί τη μεταμόρφωση για τις επιχειρήσεις σε όλους τους κλάδους.

Η επιτυχημένη ανάπτυξη προϊόντων ΤΝ απαιτεί μια οικεία κατανόηση των ιδιαίτερων ταξιδιών των πελατών και την ευθυγράμμιση των λύσεων ΤΝ με τους επιχειρηματικούς στόχους. Η κεντρική στάση του πελάτη παίζει βασικό ρόλο στην ανάπτυξη νέων επιχειρηματικών μοντέλων, και οι σύγχρονες τεχνολογίες χρησιμοποιούνται για την αύξηση της αποδοτικότητας.

Για παράδειγμα, οι πελάτες που αναζητούν μικρές νίκες στην ωριμότητα ΤΝ μπορούν να βασιστούν στα λογισμικά τους περιουσιακά στοιχεία και την υποδομή cloud για την ανάπτυξη νέων προϊόντων και λύσεων. Αυτό διατηρεί την ικανοποίηση μεταξύ των υπαλλήλων υψηλότερη και διατηρεί την εστίασή τους στην υπέρβαση των προσδοκιών των πελατών.

Ωστόσο, το κεντρικό σημείο της οργάνωσης πρέπει να επικεντρωθεί στην缩ering του χρόνου αγοράς και τη βελτίωση της διαχείρισης της νέας διαδικασίας για τη缩ering του κύκλου ζωής της ανάπτυξης προϊόντων και την αύξηση της αποδοτικότητας και του ROI.

Αποκλεισμός του Πλήρους Δυναμικού του ROI της ΤΝ

Η ΤΝ στην καρδιά της αναφέρεται σε προηγμένα αλγόριθμα, ποιότητα δεδομένων, υπολογιστική δύναμη, Υποδομή ως Κώδικας, διακυβέρνηση, υπεύθυνη ΤΝ με ηθική για την προστασία της ιδιωτικής ζωής και της εμπιστευτικότητας. Τα απαραίτητα της ετοιμότητας εφαρμογής ΤΝ και οι προκλήσεις της διαχείρισης δεδομένων απαιτούν σκληρά, δεδομενο-κεντρικά πλαίσια, ανθρώπους, διαδικασίες, στρατηγική, ηθική και τεχνολογικές πλατφόρμες.

Ταυτόχρονα, η McKinsey αναφέρει ότι το 65% των επιχειρήσεων χρησιμοποιούν τεχνολογίες ΤΝ – διπλάσιο από το προηγούμενο έτος. Αυτό δείχνει ορμή, αλλά οι αναπτύξεις εξακολουθούν να κινούνται αργά από την περιέργεια σε πραγματικές επιχειρηματικές περιπτώσεις σε κλίμακα. Η GenAI προσφέρει νέες επαναστάσεις, επιτρέποντας στις οργανώσεις να αξιοποιήσουν νέες ικανότητες μέσω της ανάπτυξης σεμαντικών και πολυ-τροπικών LLMs. Αυτό δημοκρατικοποιεί ένα πλήρες φάσμα ικανοτήτων ΤΝ, επιτρέποντας τους να παράγουν νέες ροές εσόδων.

Με τη σωστή στρατηγική, ηγετική δέσμευση και επένδυση στις σωστές περιπτώσεις χρήσης, οι επιχειρήσεις μπορούν να αποκτήσουν σημαντική αξία και να οδηγήσουν μεταμορφωτική ανάπτυξη μέσω της ΤΝ. Η ανάπτυξη της σεμαντικής και της πολυ-τροπικής LLMs. Αυτό δημοκρατικοποιεί ένα πλήρες φάσμα ικανοτήτων ΤΝ, επιτρέποντας τους να παράγουν νέες ροές εσόδων. Με τη σωστή στρατηγική, ηγετική δέσμευση και επένδυση στις σωστές περιπτώσεις χρήσης, οι επιχειρήσεις μπορούν να αποκτήσουν σημαντική αξία και να οδηγήσουν μεταμορφωτική ανάπτυξη μέσω της ΤΝ.